पायथन पैंडास - गायब कॉलम मानों (NaN) को स्थिर मानों से भरें

fillna() मेथड का उपयोग करें और पैरामीटर value का उपयोग करके सभी गायब मानों के लिए इसमें एक स्थिर मान सेट करें। सबसे पहले, अपने संबंधित उपनामों के साथ आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें –

import pandas as pd
import numpy as np

2 कॉलम वाला डेटाफ्रेम बनाएं। हमने Numpy np.NaN का उपयोग करके NaN मान सेट किए हैं –

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],
        "Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN]
    }
)

NaN वाले कॉलम मानों के लिए एक स्थिर मान रखें, यानी यहां Units कॉलम के लिए –

constVal = 200

NaN को स्थिर मान यानी 200 से बदलें –

dataFrame['Units'].fillna(value=constVal, inplace=True)

उदाहरण

निम्न कोड है –

import pandas as pd
import numpy as np
# डेटाफ्रेम बनाएं
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],
        "Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN]
    }
)
print "DataFrame ...\n", dataFrame
# NaN वाले कॉलम मानों के लिए एक स्थिर मान रखें यानी यहां Units कॉलम के लिए
constVal = 200
# NaN को स्थिर मान यानी 200 से बदलें
dataFrame['Units'].fillna(value=constVal, inplace=True)
print "\nUpdated Dataframe after filling NaN values with constant values...\n", dataFrame

आउटपुट

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा –

DataFrame ...   Car  Units
0   BMW   100.0
1  Lexus  150.0
2  Lexus    NaN
3 Mustang   80.0
4 Bentley   NaN
5 Mustang   NaN
Updated Dataframe after filling NaN values with constant values...   Car  Units
0   BMW   100.0
1  Lexus  150.0
2  Lexus  200.0
3 Mustang   80.0
4 Bentley  200.0
5 Mustang  200.0